一、数据库概述

1.1 聊聊数据库

• 数据库是一门独立的学科，只要是做软件开发的，数据库都要学。
• 数据库（电子化的文件柜）是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
• 它的存储空间很大，可以存放百万条、千万条、上亿条数据。
• 数据库并不是随意地将数据进行存放，是有一定的规则的，否则查询的效率会很低。
• 当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。
• 数据库对应的英文单词是DataBase，简称DB。

  1.2 数据库类型

• 关系型数据库
  • 关系型数据库是依据关系模型来创建的数据库。所谓关系模型就是“一对一、一对多、多对多”等关系模型，关系模型就是指二维表格模型，因而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。
  • 关系型数据可以很好地存储一些关系模型的数据，比如一个老师对应多个学生的数据（“多对多”），一本书对应多个作者（“一对多”），一本书对应一个出版日期（“一对一”）。
  • 关系模型包括数据结构（数据存储的问题，二维表）、操作指令集合（SQL语句）、完整性约束(表内数据约束、表与表之间的约束)。
• 非关系型数据库（NoSQL）
  • NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在处理web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，出现了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。
  • NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，特别是大数据应用难题。NoSQL最常见的解释是“non-relational”， “Not Only SQL”也被很多人接受。
  • NoSQL仅仅是一个概念，泛指非关系型的数据库，区别于关系数据库，它们不保证关系数据的ACID特性。NoSQL是一项全新的数据库革命性运动，其拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
  • NoSQL有如下优点：易扩展，NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。无形之间也在架构的层面上带来了可扩展的能力。大数据量，高性能，NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。

    1.3 数据库管理系统

• 数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）是为管理数据库而设计的电脑软件系统，一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。
• 数据库管理系统是数据库系统的核心组成部分，主要完成对数据库的操作与管理功能，实现数据库对象的创建、数据库存储数据的查询、添加、修改与删除操作和数据库的用户管理、权限管理等。
• 常见的数据库管理系统有：MySQL、Oracle、DB2、MS SQL Server、SQLite、PostgreSQL、Sybase等。

  1.4 什么是SQL

• 结构化查询语言（Structured Query Language）简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
• 结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。
• SQL的分类
  • DQL
    • 数据查询语言（Data Query Language, DQL）是SQL语言中，负责进行数据查询而不会对数据本身进行修改的语句，这是最基本的SQL语句。保留字SELECT是DQL（也是所有SQL）用得最多的动词，其他DQL常用的保留字有FROM，WHERE，GROUP BY，HAVING和ORDER BY。这些DQL保留字常与其他类型的SQL语句一起使用。
  • DDL
    • 数据定义语言 (Data Definition Language, DDL) 是SQL语言集中，负责数据结构定义与数据库对象定义的语言，由CREATE、ALTER与DROP三个语法所组成，最早是由 Codasyl (Conference on Data Systems Languages) 数据模型开始，现在被纳入 SQL 指令中作为其中一个子集。
  • DML
    • 数据操纵语言（Data Manipulation Language, DML）是SQL语言中，负责对数据库对象运行数据访问工作的指令集，以INSERT、UPDATE、DELETE三种指令为核心，分别代表插入、更新与删除。
  • DCL
    • 数据控制语言 (Data Control Language) 在SQL语言中，是一种可对数据访问权进行控制的指令，它可以控制特定用户账户对数据表、查看表、预存程序、用户自定义函数等数据库对象的控制权。由 GRANT 和 REVOKE 两个指令组成。DCL以控制用户的访问权限为主，GRANT为授权语句，对应的REVOKE是撤销授权语句。
  • TPL
    • 数据事务管理语言（Transaction Processing Language）它的语句能确保被DML语句影响的表的所有行及时得以更新。TPL语句包括BEGIN TRANSACTION，COMMIT和ROLLBACK。
  • CCL
    • 指针控制语言（Cursor Control Language），它的语句，像DECLARE CURSOR，FETCH INTO和UPDATE WHERE CURRENT用于对一个或多个表单独行的操作。
• DBMS、SQL、DB之间的关系
  • DBMS通过执行SQL来操作DB中的数据。

    二、MySQL的安装与配置

    三、初始化测试数据

    3.1 MySQL命令行基本命令

1. 列出当前数据库管理系统中有哪些数据库。

   show databases;

   

2. 创建数据库，起名bjpowernode。

   create database bjpowernode;

   

3. 使用bjpowernode数据库。

   use bjpowernode;

   

4. 查看当前用的是哪个数据库。

   select database();

   

5. 查看当前数据库中有哪些表。

   show tables;

   
   

6. 删除数据库bjpowernode。

   drop database bjpowernode;

   

7. 退出mysql

   1. exit
   2. quit
   3. ctrl + c
8. 查看当前mysql版本

   select version();

   
   还可以使用mysql.exe命令来查看版本信息（在没有登录mysql之前使用）：mysql —version
   

   3.2 数据库表的概述

• 以上就是数据库表格的直观展示形式。
• 表格英文单词table。
• 表是数据库存储数据的基本单元，数据库存储数据的时候，是将数据存储在表对象当中的。为什么将数据存储在表中呢？因为表存储数据非常直观。
• 任何一张表都有行和列：
  • 行：记录（一行就是一条数据）
  • 列：字段（name字段、age字段、gender字段）
• 每个字段包含以下属性：
  • 字段名：name、age、gender都是字段的名字
  • 字段的数据类型：每个字段都有数据类型，比如：字符类型、数字类型、日期类型
  • 字段的数据长度：每个字段有可能会有长度的限制
  • 字段的约束：比如某些字段要求该字段下的数据不能重复、不能为空等，用来保证表格中数据合法有效

    3.3 初始化测试数据

为了方便后面内容的学习，老师提前准备了表以及表中的测试数据，以下是建表并且初始化数据的sql脚本

DROP TABLE IF EXISTS EMP;
DROP TABLE IF EXISTS DEPT;
DROP TABLE IF EXISTS SALGRADE;
CREATE TABLE DEPT(DEPTNO int(2) not null ,
    DNAME VARCHAR(14) ,
    LOC VARCHAR(13),
    primary key (DEPTNO)
);
CREATE TABLE EMP(EMPNO int(4)  not null ,
    ENAME VARCHAR(10),
    JOB VARCHAR(9),
    MGR INT(4),
    HIREDATE DATE  DEFAULT NULL,
    SAL DOUBLE(7,2),
    COMM DOUBLE(7,2),
    primary key (EMPNO),
    DEPTNO INT(2) 
);
CREATE TABLE SALGRADE( GRADE INT,
    LOSAL INT,
    HISAL INT
);
INSERT INTO DEPT ( DEPTNO, DNAME, LOC ) VALUES ( 10, 'ACCOUNTING', 'NEW YORK'); 
INSERT INTO DEPT ( DEPTNO, DNAME, LOC ) VALUES ( 20, 'RESEARCH', 'DALLAS'); 
INSERT INTO DEPT ( DEPTNO, DNAME, LOC ) VALUES ( 30, 'SALES', 'CHICAGO'); 
INSERT INTO DEPT ( DEPTNO, DNAME, LOC ) VALUES ( 40, 'OPERATIONS', 'BOSTON'); 
INSERT INTO EMP ( EMPNO, ENAME, JOB, MGR, HIREDATE, SAL, COMM,DEPTNO ) VALUES ( 7369, 'SMITH', 'CLERK', 7902,  '1980-12-17', 800, NULL, 20); 
INSERT INTO EMP ( EMPNO, ENAME, JOB, MGR, HIREDATE, SAL, COMM,DEPTNO ) VALUES ( 7499, 'ALLEN', 'SALESMAN', 7698,  '1981-02-20', 1600, 300, 30); 
INSERT INTO EMP ( EMPNO, ENAME, JOB, MGR, HIREDATE, SAL, COMM,DEPTNO ) VALUES ( 7521, 'WARD', 'SALESMAN', 7698,  '1981-02-22', 1250, 500, 30); 
INSERT INTO EMP ( EMPNO, ENAME, JOB, MGR, HIREDATE, SAL, COMM,DEPTNO ) VALUES ( 7566, 'JONES', 'MANAGER', 7839,  '1981-04-02', 2975, NULL, 20); 
INSERT INTO EMP ( EMPNO, ENAME, JOB, MGR, HIREDATE, SAL, COMM,DEPTNO ) VALUES ( 7654, 'MARTIN', 'SALESMAN', 7698,  '1981-09-28', 1250, 1400, 30); 
INSERT INTO EMP ( EMPNO, ENAME, JOB, MGR, HIREDATE, SAL, COMM,DEPTNO ) VALUES ( 7698, 'BLAKE', 'MANAGER', 7839,  '1981-05-01', 2850, NULL, 30); 
INSERT INTO EMP ( EMPNO, ENAME, JOB, MGR, HIREDATE, SAL, COMM,DEPTNO ) VALUES ( 7782, 'CLARK', 'MANAGER', 7839,  '1981-06-09', 2450, NULL, 10); 
INSERT INTO EMP ( EMPNO, ENAME, JOB, MGR, HIREDATE, SAL, COMM,DEPTNO ) VALUES ( 7788, 'SCOTT', 'ANALYST', 7566,  '1987-04-19', 3000, NULL, 20); 
INSERT INTO EMP ( EMPNO, ENAME, JOB, MGR, HIREDATE, SAL, COMM,DEPTNO ) VALUES ( 7839, 'KING', 'PRESIDENT', NULL,  '1981-11-17', 5000, NULL, 10); 
INSERT INTO EMP ( EMPNO, ENAME, JOB, MGR, HIREDATE, SAL, COMM,DEPTNO ) VALUES ( 7844, 'TURNER', 'SALESMAN', 7698,  '1981-09-08', 1500, 0, 30); 
INSERT INTO EMP ( EMPNO, ENAME, JOB, MGR, HIREDATE, SAL, COMM,DEPTNO ) VALUES ( 7876, 'ADAMS', 'CLERK', 7788,  '1987-05-23', 1100, NULL, 20); 
INSERT INTO EMP ( EMPNO, ENAME, JOB, MGR, HIREDATE, SAL, COMM,DEPTNO ) VALUES ( 7900, 'JAMES', 'CLERK', 7698,  '1981-12-03', 950, NULL, 30); 
INSERT INTO EMP ( EMPNO, ENAME, JOB, MGR, HIREDATE, SAL, COMM,DEPTNO ) VALUES ( 7902, 'FORD', 'ANALYST', 7566,  '1981-12-03', 3000, NULL, 20); 
INSERT INTO EMP ( EMPNO, ENAME, JOB, MGR, HIREDATE, SAL, COMM,DEPTNO ) VALUES ( 7934, 'MILLER', 'CLERK', 7782,  '1982-01-23', 1300, NULL, 10); 
INSERT INTO SALGRADE ( GRADE, LOSAL, HISAL ) VALUES ( 1, 700, 1200); 
INSERT INTO SALGRADE ( GRADE, LOSAL, HISAL ) VALUES ( 2, 1201, 1400); 
INSERT INTO SALGRADE ( GRADE, LOSAL, HISAL ) VALUES ( 3, 1401, 2000); 
INSERT INTO SALGRADE ( GRADE, LOSAL, HISAL ) VALUES ( 4, 2001, 3000); 
INSERT INTO SALGRADE ( GRADE, LOSAL, HISAL ) VALUES ( 5, 3001, 9999); 
commit;

• 什么是sql脚本：文件名是.sql，并且该文件中编写了大量的SQL语句，执行sql脚本程序就相当于批量执行SQL语句。
• 你入职的时候，项目一般都是进展了一部分，多数情况下你进项目组的时候数据库的表以及数据都是有的，项目经理第一天可能会给你一个较大的sql脚本文件，你需要执行这个脚本文件来初始化你的本地数据库。（当然，也有可能数据库是共享的。）
• 创建文件：bjpowernode.sql，把以上SQL语句全部复制到sql脚本文件中。

• 执行SQL脚本文件，初始化数据库

  • 第一步：命令窗口登录mysql
  • 第二步：创建数据库bjpowernode（如果之前已经创建就不需要再创建了）：create database bjpowernode;
  • 第三步：使用数据库bjpowernode：use bjpowernode;

  • 第四步：source命令执行sql脚本，注意：source命令后面是sql脚本文件的绝对路径。

    

  • 第五步：查看是否初始化成功，执行：show tables;

    

• 使用其他的mysql客户端工具也可以执行sql脚本，比如navicat。使用source命令执行sql脚本的优点：可支持大文件。

  3.4 熟悉测试数据

emp dept salgrade三张表分别存储什么信息

• emp：员工信息
• dept：部门信息
• salgrade：工资等级信息

查看表结构：desc或describe，语法格式：desc或describe +表名

以上的结果展示的不是表中的数据，而是表的结构。

• Field是字段名
• Type是这个字段的数据类型
• Null是这个字段是否允许为空
• Key是这个字段是否为主键或外键
• Default是这个字段的默认值

对以上表结构进行解释说明：

• emp表
  • empno：员工编号，int类型（整数），不能为空，主键（主键后期学习约束时会进行说明）
  • ename：员工姓名，varchar类型（字符串）
  • job：工作岗位，varchar类型
  • mgr：上级领导编号，int类型
  • hiredate：雇佣日期，date类型（日期类型）
  • sal：月薪，double类型（带有浮点的数字）
  • comm：补助津贴，double类型
  • deptno：部门编号，int类型
• dept表
  • deptno：部门编号，int类型，主键
  • dname：部门名称，varchar类型
  • loc：位置，varchar类型
• salgrade表
  • grade：等级，int类型
  • losal：最低工资，int类型
  • hisal：最高工资，int类型

对于以上表结构要提前了解，后面学习的内容需要你马上反应出：哪个字段是什么意思。
查看一下表中的数据，来加深一下印象（以下SQL语句会在后面课程中学习）：

四、查询DQL专题

4.1 简单查询

查询是SQL语言的核心，用于表达SQL查询的select查询命令是功能最强也是最为复杂的SQL语句，它的作用就是从数据库中检索数据，并将查询结果返回给用户。 select语句由：select子句(查询内容)、from子句(查询对象)、where子句(查询条件)、order by子句(排序方式)、group by子句(分组方式)等组成。查询语句属于SQL语句中的DQL语句，是所有SQL语句中最为复杂也是最重要的语句，所以必须掌握。接下来我们先从简单查询语句开始学习。

4.1.1 查一个字段

查询一个字段说的是：一个表有多列，查询其中的一列。
语法格式：select 字段名 from 表名;

• select和from是关键字，不能随便写
• 一条SQL语句必须以“;”结尾
• 对于SQL语句来说，大小写都可以
• 字段名和表名属于标识符，按照表的实际情况填写，不知道字段名的，可以使用desc命令查看表结构

案例1：查询公司中所有员工编号

select empno from emp;

案例2：查询公司中所有员工姓名

SELECT ENAME FROM EMP;

在mysql命令行客户端中，sql语句没有分号是不会执行的：

末尾加上“;”就执行了：

以上sql虽然以分号结尾之后执行了，但是报错了，错误信息显示：语法错误。
假设一个SQL语句在书写过程中出错了，怎么终止这条SQL呢？\c

• 任务1：查询所有部门名称。
• 任务2：查询所有薪资等级。

  4.1.2 查多个字段

查询多个字段时，在字段名和字段名之间添加“,”即可。
语法格式：select 字段名1,字段名2,字段名3 from 表名;
案例1：查询员工编号以及员工姓名。

select empno, ename from emp;

字段的前后顺序无所谓（只是显示结果列的时候顺序变了）：

select ename, empno from emp;

• 任务1：查询部门编号、部门名称以及位置。
• 任务2：查询员工的名字以及工作岗位。

  4.1.3 查所有字段

查询所有字段的可以将每个字段都列出来查询，也可以采用“*”来代表所有字段
案例1：查询员工的所有信息

select * from emp;

案例2：查询所有部门信息

select * from dept;

采用“*”进行查询存在的缺点：

• select * from dept; 在执行的时候会被解析为 select DEPTNO, DNAME, LOC from dept; 再执行，所以这种效率方面弱一些。
• 采用“”的可读性较差，通过“”很难看出都有哪些具体的字段。

什么时候使用“*”？

• 这个SQL语句不在项目编码中使用，如果平时自己想快速查看表中所有数据的话，这种写法还是很给力的。

• [ ] 任务1：查询所有的薪资等级以及每个薪资等级的最低工资和最高工资。

  4.1.4 查询时字段可参与数学运算

在进行查询操作的时候，字段是可以参与数学运算的，例如加减乘除等。
案例1：查询每个员工的月薪

select ename, sal from emp;

案例2：查询每个员工的年薪（月薪 * 12）

select ename, sal * 12 from emp;

• 任务1：查询每个员工月薪加1000之后的月薪
• 任务2：查询每个员工月薪加1000之后的年薪

  4.1.5 查询时字段可起别名

我们借用一下之前的SQL语句

select ename, sal * 12 from emp;

以上的查询结果列名“sal * 12”可读性较差，是否可以给查询结果的列名进行重命名呢？

• 使用as关键字

  select ename, sal * 12 as yearsal from emp;

  
  通过as关键字起别名后，查询结果列显示yearsal，可读性增强。

• 其实as关键字可以省略，只要使用空格即可

  select ename, sal * 12 yearsal from emp;

  

• 通过以上测试，得知as可以省略，可以使用空格代替as，但如果别名中有空格呢？

  select ename, sal * 12 year sal from emp;

  
  可以看出，执行报错了，说语法有问题，这是为什么？分析一下：SQL语句编译器在检查该语句的时候，在year后面遇到了空格，会继续找from关键字，但year后面不是from关键字，所以编译器报错了。怎么解决这个问题？记住：如果别名中有空格的话，可以将这个别名使用双引号或者单引号将其括起来。

  select ename, sal * 12 "year sal" from emp;
  select ename, sal * 12 'year sal' from emp;

  
  在mysql中，字符串既可以使用双引号也可以使用单引号，但还是建议使用单引号，因为单引号属于标准SQL。

• 如果别名采用中文呢？

  select ename, sal * 12 年薪 from emp;

  
  别名是中文是可以的，但是对于低版本的mysql来说会报错，需要添加双引号或单引号。我们当前使用的mysql版本是：8.0.24

• [ ] 任务：查询所有员工的信息，要求每个字段名采用中文显示。

  4.2 条件查询

通常在进行查询操作的时候，都是查询符合某些条件的数据，很少将表中所有数据都取出来。怎么取出表的部分数据？需要在查询语句中添加条件进行数据的过滤。常见的过滤条件如下：

4.2.1 条件查询语法格式

select 
  ...
from
  ...
where
  过滤条件;

过滤条件放在where子句当中，以上语句的执行顺序是：
第一步：先执行from
第二步：再通过where条件过滤
第三步：最后执行select，查询并将结果展示到控制台

4.2.2 等于、不等于

• =

判断等量关系，支持多种数据类型，比如：数字、字符串、日期等。
案例1：查询月薪3000的员工编号及姓名

select 
  empno,ename
from
  emp
where
  sal = 3000;

案例2：查询员工FORD的岗位及月薪

select
    job, sal
from
    emp
where
    ename = 'FORD';

存储在表emp中的员工姓名是FORD，全部大写，如果在查询的时候，写成全部小写会怎样呢？

select
    job, sal
from
    emp
where
    ename = 'ford';

通过测试发现，即使写成小写ford，也是可以查询到结果的，不过这里需要注意的是：在Oracle数据库当中是查询不到数据的，Oracle的语法要比MySQL的语法严谨。对于SQL语句本身来说是不区分大小写的，但是对于表中真实存储的数据，大写A和小写a还是不一样的，这一点Oracle做的很好。MySQL的语法更随性。另外在Oracle当中，字符串是必须使用单引号括起来的，但在MySQL当中，字符串可以使用单引号，也可以使用双引号，如下：

select
    job, sal
from
  emp
where
  ename = "FORD";

案例3：查询岗位是MANAGER的员工编号及姓名

select
  empno, ename
from
  emp
where
  job = 'MANAGER';

• 任务：查询工资级别是1的最低工资以及最高工资
• <> 或 !=

判断非等量关系，支持字符串、数字、日期类型等。不等号有两种写法，第一种<>，第二种!=，第二种写法和Java程序中的不等号相同，第一种写法比较诡异，不过也很好理解，比如<>3，表示小于3、大于3，就是不等于3。你get到了吗？
案例1：查询工资不是3000的员工编号、姓名、薪资

select
  empno,ename,sal
from
  emp
where
  sal <> 3000;

案例2：查询工作岗位不是MANAGER的员工姓名和岗位

select
  ename,job
from
    emp
where
    job <> 'MANAGER';

• 任务：查询不在部门编号为10的部门工作的员工信息

  4.2.3 大于、大于等于、小于、小于等于

• 大于 >

案例：找出薪资大于3000的员工姓名、薪资

select 
  ename, sal
from
  emp
where
  sal > 3000;

• 大于等于 >=

案例：找出薪资大于等于3000的员工姓名、薪资

select 
  ename, sal
from
  emp
where
  sal >= 3000;

• 小于 <

案例：找出薪资小于3000的员工姓名、薪资

select 
  ename, sal
from
  emp
where
  sal < 3000;

• 小于等于 <=

案例：找出薪资小于等于3000的员工姓名、薪资

select 
  ename, sal
from
  emp
where
  sal <= 3000;

4.2.4 and

and表示并且，还有另一种写法：&&
案例：找出薪资大于等于3000并且小于等于5000的员工姓名、薪资。

select
  ename,sal
from
  emp
where
  sal >= 3000 and sal <= 5000;

• 任务：找出工资级别为2~4（包含2和4）的最低工资和最高工资。

  4.2.5 or

or表示或者，还有另一种写法：||
案例：找出工作岗位是MANAGER和SALESMAN的员工姓名、工作岗位

select 
  ename, job
from
  emp
where
  job = 'MANAGER' or job = 'SALESMAN';

注意：这个题目描述中有这样一句话：MANAGER和SALESMAN，有的同学一看到“和”，就直接使用“and”了，因为“和”对应的英文单词是“and”，如果是这样的话，就大错特错了，因为and表示并且，使用and表示工作岗位既是MANAGER又是SALESMAN的员工，这样的员工是不存在的，因为每一个员工只有一个岗位，不可能同时从事两个岗位。所以使用and是查询不到任何结果的。如下

select 
  ename, job
from
  emp
where
  job = 'MANAGER' and job = 'SALESMAN';

• 任务：查询20和30部门的员工信息。

  4.2.6 and和or的优先级问题

and和or同时出现时，and优先级较高，会先执行，如果希望or先执行，这个时候需要给or条件添加小括号。另外，以后遇到不确定的优先级时，可以通过添加小括号的方式来解决。对于优先级问题没必要记忆。
案例：找出薪资小于1500，并且部门编号是20或30的员工姓名、薪资、部门编号。
先来看一下错误写法：

select
  ename,sal,deptno
from
  emp
where
  sal < 1500 and deptno = 20 or deptno = 30;

认真解读题意得知：薪资小于1500是一个大前提，要找出的是薪资小于1500的，满足这个条件的前提下，再找部门编号是20或30的，显然以上的运行结果中出现了薪资为1600的，为什么1600的会出现呢？这是因为“sal < 1500 and deptno = 20”结合在一起了，“depnto = 30”成了一个独立的条件。会导致部门编号为30的所有员工全部查询出来。我们应该让“deptno = 20 or deptno = 30”结合在一起，正确写法如下：

select
  ename,sal,deptno
from
  emp
where
  sal < 1500 and (deptno = 20 or deptno = 30);

• 任务：找出薪资小于1500的，并且工作岗位是CLERK和SALESMAN的员工姓名、薪资、岗位。

  4.2.7 between…and…

between…and…等同于 >= and <=
做区间判断的，包含左右两个边界值。
它支持数字、日期、字符串等数据类型。
between…and…在使用时一定是左小右大。左大右小时无法查询到数据。
between…and… 和 >= and <=只是在写法结构上有区别，执行原理和效率方面没有区别。
案例：找出薪资在1600到3000的员工姓名、薪资

select 
  ename,sal
from
  emp
where
    sal between 1600 and 3000;

采用左大右小的方式：

select 
  ename,sal
from
  emp
where
    sal between 3000 and 1600;

没有查询到任何数据，所以在使用的时候一定要注意：左小右大。

• 任务：查询在1982-01-23到1987-04-19之间入职的员工

注意：以上SQL语句中日期需要加上单引号。

4.2.8 is null、is not null

判断某个数据是否为null，不能使用等号，只能使用 is null
判断某个数据是否不为null，不能使用不等号，只能使用 is not null
在数据库中null不是一个值，不能用等号和不等号衡量，null代表什么也没有，没有数据，没有值
案例1：找出津贴为空的员工姓名、薪资、津贴。

select
  ename,sal,comm
from
  emp
where
  comm is null;

我们使用等号，尝试一下：

select
  ename,sal,comm
from
  emp
where
  comm = null;

查询不到任何数据，所以判断是否为空，不能用等号。

案例2：找出津贴不为空的员工姓名、薪资、津贴

select
  ename,sal,comm
from
  emp
where
  comm is not null;

4.2.9 安全等于（了解）

<=>安全等于，用的很少，因为它的缺点是可读性差，了解即可。
<=>安全等于可作为普通运算符=，安全等于除了可以达到等号=的效果之外，还可以使用comm<=>null 代替comm is null。使用!(comm<=>null)代替comm is not null
案例1：找出薪资3000的员工姓名、岗位

select
  ename,job
from
  emp
where
  sal <=> 3000;

案例2：查找津贴是空的员工姓名、薪资、津贴

select
  ename, sal, comm
from
  emp
where
  comm <=> null;

案例3：查找津贴不是空的员工姓名、薪资、津贴

select
  ename, sal, comm
from
  emp
where
  !(comm <=> null);

4.2.10 in、not in

• in

job in(‘MANAGER’,’SALESMAN’,’CLERK’) 等同于 job = ‘MANAGER’ or job = ‘SALESMAN’ or job = ‘CLERK’
sal in(1600, 3000, 5000) 等同于 sal = 1600 or sal = 3000 or sal = 5000
in后面有一个小括号，小括号当中有多个值，值和值之间采用逗号隔开
sal in(1500, 5000)，需要注意的是：这个并不是说薪资在1500到5000之间，in不代表区间，表示sal是1500的和sal是5000的
案例1：找出工作岗位是MANAGER和SALESMAN的员工姓名、薪资、工作岗位
第一种：使用or

select
  ename,sal,job
from
  emp
where
  job = 'MANAGER' or job = 'SALESMAN';

第二种：使用in

select
  ename,sal,job
from
  emp
where
  job in('MANAGER', 'SALESMAN');

案例2：找出薪资是1500/1600/3000的员工姓名、工作岗位

select
  ename,job
from
  emp
where
  sal in(1500, 1600, 3000);

• [ ] 任务：找出部门编号是10和20的员工编号、姓名。（要求使用两种方案）

• not in

job not in(‘MANAGER’,’SALESMAN’) 等同于 job <> ‘MANAGER’ and job <> ‘SALESMAN’
sal not in(1600, 5000) 等同于 sal <> 1600 and sal <> 5000
案例：找出工作岗位不是MANAGER和SALESMAN的员工姓名、工作岗位
第一种：使用and

select 
  ename,job
from
  emp
where
  job <> 'MANAGER' and job <> 'SALESMAN';

第二种：使用not in

select 
  ename,job
from
  emp
where
  job not in('MANAGER', 'SALESMAN');

• [ ] 任务：找出薪资不是1600和3000的员工姓名、薪资。

• in、not in 与 NULL

先来看一下emp表中的数据

select * from emp;

通过表中数据观察到，有4个员工的津贴不为NULL，剩下10个员工的津贴都是NULL。
写这样一条SQL语句：

select * from emp where comm in(NULL, 300);

为什么以上执行结果只有一条记录呢？分析一下：
首先你要知道in的执行原理实际上是采用=和or的方式，也就是说，以上SQL语句实际上是：

select * from emp where comm = NULL or comm = 300;

其中NULL不能用等号=进行判断，所以comm = NULL结果是false，然而中间使用的是or，所以comm = NULL被忽略了。所以查询结果就以上一条数据。
通过以上的测试得知：in是自动忽略NULL的。
再写这样一条SQL语句：

select * from emp where comm not in(NULL, 300);

以上的执行结果奇怪了，为什么没有查到任何数据呢？我们分析一下：
首先你要知道not in的执行原理实际上是采用<>和and的方式，也就是说，以上SQL语句实际上是：

select * from emp where comm <> NULL and comm <> 300;

其中NULL的判断不能使用<>，所以comm <> NULL结果是false，由于后面是and，and表示并且，comm <> NULL已经是false了，所以and右边的就没必要运算了，comm <> NULL and comm <> 300的整体运算结果就是false。所以查询不到任何数据。
通过以上测试得知，not in是不会自动忽略NULL的，所以在使用not in的时候一定要提前过滤掉NULL。

4.2.11 in和or的效率比拼

在MySQL当中，如何统计一个SQL语句的执行时长？

• 可以使用这个命令：show profiles; 这个命令可以查看在mysql中执行的所有SQL以及命令的耗费时长。
• show profiles; 是在mysql5.0.37之后添加的。所以要确保你的mysql版本没问题。
• 如何开启时长统计功能：set profiling = 1;
• 查看时长统计功能是否开启：show variables like ‘%pro%’;
• 查看每条SQL的耗时：show profiles;
• 查看其中某条SQL耗时明细：show profile for query query_id;
• 查看最新一条SQL的耗时明细：show profile;
• 查看cpu，io等信息：show profile block io, cpu for query query_id;

or的效率为O(n)，而in的效率为O(logn), 当n越大的时候效率相差越明显。以下是测试过程：
第一步，创建测试表，并生成测试数据，测试数据为1000万条记录。数据库中关闭了query cache，因此数据库缓存不会对查询造成影响。具体的代码如下：

#创建测试的test表
DROP TABLE IF EXISTS test; 
CREATE TABLE test( 
    ID INT(10) NOT NULL, 
    `Name` VARCHAR(20) DEFAULT '' NOT NULL, 
    PRIMARY KEY( ID ) 
)ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET utf8; 
#创建生成测试数据的存储过程
DROP PROCEDURE IF EXISTS pre_test; 
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE pre_test() 
BEGIN 
DECLARE i INT DEFAULT 0; 
SET autocommit = 0; 
WHILE i<10000000 DO 
INSERT INTO test ( ID,`Name` ) VALUES( i, CONCAT( 'Carl', i ) ); 
SET i = i+1; 
IF i%2000 = 0 THEN 
COMMIT; 
END IF; 
END WHILE; 
END; //
DELIMITER ;
#执行存储过程生成测试数据
CALL pre_test();

以上SQL看不懂没关系，先执行它，进行数据初始化准备工作。
第二步：分三种情况进行测试，分别是：
第1种情况：in和or所在列为主键的情形。
第2种情况：in和or所在列创建有索引的情形。
第3种情况：in和or所在列没有索引的情形。
每种情况又采用不同的in和or的数量进行测试。由于测试语句的数据量有4种情况，我这里就称为A组、B组、C组、D组，其中A组为3个值，B组为150个值，C组为300个值，D组为1000个值。具体的测试语句如下：

#A组
#in和or中有3条数据的情况
SELECT * FROM test WHERE id IN (1,23,48);
SELECT * FROM test WHERE id =1 OR id=23 OR id=48;
#B组
#in和or中有150条数据的情况
SELECT * FROM test WHERE id IN (59617932,98114476,89047409,26968186,56586105,35488201,53251989,18182139,71164231,57655852,7948544,60658339,50758185,66667117,34771253,68699137,27877290,44275282,1585444,71219424,90937482,83928635,24588528,81933207,9607562,12013895,84640278,85549596,53249244,8567444,85402877,15040223,54266509,17718135,91687882,22930500,94756430,66031097,13084573,18137443,89917778,46845456,43939093,35943480,18213703,46362815,49835919,83137546,2101409,74932951,11984477,93113331,77848222,68546065,33728734,90793684,44975642,61387237,52483391,97716233,49449060,22411182,30776331,60597240,6911731,45789095,62075344,8379933,97910423,86861971,81342386,93423963,83852896,18566482,22747687,51420625,75862064,26402882,93958561,85202979,97049369,67674725,9475653,92302381,78133617,49295001,36517340,81387142,15707241,60832834,93157830,64171432,58537826,70141767,7326025,36632075,9639624,8900056,99702164,35108945,87820933,57302965,16652391,41845132,62184393,70136913,79574630,32562398,94616790,61258220,73162018,81644480,19453596,97380163,1204733,33357040,84854495,13888863,49041868,89272326,38405345,571248,6349029,70755321,79307694,60619684,92624181,73135306,23279848,95612954,55845916,6223606,43836918,37459781,67969314,99398872,7616960,37189193,50151920,62881879,12364637,33204320,27135672,28441504,47373461,87967926,30631796,20053540,18735984,83406724);
SELECT * FROM test WHERE id=59617932 OR id=98114476 OR id=89047409 OR id=26968186 OR id=56586105 OR id=35488201 OR id=53251989 OR id=18182139 OR id=71164231 OR id=57655852 OR id=7948544 OR id=60658339 OR id=50758185 OR id=66667117 OR id=34771253 OR id=68699137 OR id=27877290 OR id=44275282 OR id=1585444 OR id=71219424 OR id=90937482 OR id=83928635 OR id=24588528 OR id=81933207 OR id=9607562 OR id=12013895 OR id=84640278 OR id=85549596 OR id=53249244 OR id=8567444 OR id=85402877 OR id=15040223 OR id=54266509 OR id=17718135 OR id=91687882 OR id=22930500 OR id=94756430 OR id=66031097 OR id=13084573 OR id=18137443 OR id=89917778 OR id=46845456 OR id=43939093 OR id=35943480 OR id=18213703 OR id=46362815 OR id=49835919 OR id=83137546 OR id=2101409 OR id=74932951 OR id=11984477 OR id=93113331 OR id=77848222 OR id=68546065 OR id=33728734 OR id=90793684 OR id=44975642 OR id=61387237 OR id=52483391 OR id=97716233 OR id=49449060 OR id=22411182 OR id=30776331 OR id=60597240 OR id=6911731 OR id=45789095 OR id=62075344 OR id=8379933 OR id=97910423 OR id=86861971 OR id=81342386 OR id=93423963 OR id=83852896 OR id=18566482 OR id=22747687 OR id=51420625 OR id=75862064 OR id=26402882 OR id=93958561 OR id=85202979 OR id=97049369 OR id=67674725 OR id=9475653 OR id=92302381 OR id=78133617 OR id=49295001 OR id=36517340 OR id=81387142 OR id=15707241 OR id=60832834 OR id=93157830 OR id=64171432 OR id=58537826 OR id=70141767 OR id=7326025 OR id=36632075 OR id=9639624 OR id=8900056 OR id=99702164 OR id=35108945 OR id=87820933 OR id=57302965 OR id=16652391 OR id=41845132 OR id=62184393 OR id=70136913 OR id=79574630 OR id=32562398 OR id=94616790 OR id=61258220 OR id=73162018 OR id=81644480 OR id=19453596 OR id=97380163 OR id=1204733 OR id=33357040 OR id=84854495 OR id=13888863 OR id=49041868 OR id=89272326 OR id=38405345 OR id=571248 OR id=6349029 OR id=70755321 OR id=79307694 OR id=60619684 OR id=92624181 OR id=73135306 OR id=23279848 OR id=95612954 OR id=55845916 OR id=6223606 OR id=43836918 OR id=37459781 OR id=67969314 OR id=99398872 OR id=7616960 OR id=37189193 OR id=50151920 OR id=62881879 OR id=12364637 OR id=33204320 OR id=27135672 OR id=28441504 OR id=47373461 OR id=87967926 OR id=30631796 OR id=20053540 OR id=18735984 OR id=83406724;
#C组
#in和or中有300条数据的情况
SELECT * FROM test WHERE id IN (37092877,94859722,74276090,8763830,38727241,95732954,93414819,55070016,3591352,73857925,92290525,15210159,83905516,54934589,83004136,31442143,6060569,22209206,27649629,11464943,77822402,28714780,10058522,62252663,13751461,38997875,47320577,64507359,36137908,54297630,97411161,56542672,22017966,55190708,70072386,24300664,93413617,23621629,74772508,62774612,43001947,46161388,85563006,70177147,63960440,18001207,81734850,10635060,6551152,54877885,44426798,73950635,18713144,21690065,82153543,26048520,79954773,22411093,97307339,74193176,1413532,88006544,36062746,24043946,17132007,95958217,26112542,27303972,17247403,56778979,60928031,69369613,90584759,86234538,41726089,25315005,27568726,25091624,15307765,83130887,42726438,75872353,18991223,47819224,75457713,54659391,54889687,65229322,17124556,38376043,1989975,45973571,48597804,58632319,43388664,97010450,94745635,13217373,40472912,40220510,58319808,48228318,48936085,86281500,65466706,96815281,11751559,50188155,76649755,35315411,20360954,17739218,10918461,51429591,41447650,65170472,26810295,80912347,17157209,75851858,61150903,4408208,61200404,6655467,66863737,51549112,61951371,14368308,14663119,8762531,31765056,30560647,41048147,95526521,94929131,56881239,79014587,62705983,15892901,66151473,98846144,79336731,35949035,26250054,97536202,40575682,6965144,91059908,97939380,30854180,1965937,17193347,76584991,70467475,6559872,97386594,13939914,20379091,84906436,45989448,17337270,4949675,96963499,12561575,77153018,73213368,68283041,33977574,86290771,70381017,73095085,454900,44614195,48171334,49603342,7430998,29447060,47643508,82393912,83169846,94256496,35275444,40024984,25377535,46571333,32510994,70927802,92017916,97302502,22859741,32726786,79071601,93977472,47409421,49311618,77366144,84838598,59401507,67110877,42075938,76962007,27984930,72982484,81363683,75017478,88624177,67220235,88290070,26311443,87681081,77960250,4996033,68448074,67762279,99650583,36766422,27233152,71436659,25428777,81481679,51070397,88351803,78755075,26783938,83610840,45650662,86305644,1717314,66176062,6507047,45084786,74402982,55661367,35721238,40424913,24294239,30223531,55367671,56777532,12604154,4870493,14750488,74039611,42549918,70710424,56247316,63002053,71117605,16510883,67417211,34057637,74185092,58603491,66987830,73584171,9178319,47096502,1554825,37756804,85168245,92690138,6120773,99586029,74696745,61803307,56631845,42681796,58965644,68703695,69660559,15879062,26713059,85186928,63117471,53007808,74576547,32187857,13701205,88645881,24507258,87453800,39624977,75862710,62419627,70804059,10461373,18265782,56366177,68093007,75760763,43931574,65808002,49148775,98019987,71183123,53762434,78851856,37767085,89124453,47566746);
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#D组
#in和or中有1000条数据的情况
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